过去一年,我一直在接触和学习 AI。

学了很多概念。

LLM、RAG、Agent、MCP……

但今天,我突然意识到一个问题。

我一直在学习 AI 技术,却没有真正学习 AI 产品。

于是,我决定给自己开启一个新的系列。

每天拆解一个 AI 产品。

不是学习它有哪些功能。

而是试着回答一个问题:

如果今天我是这个产品的 Product Manager,我会怎么思考?

第一站,我选择了 ChatGPT。


ChatGPT 成功,是因为模型厉害吗?

以前如果有人问我:

为什么 ChatGPT 会成功?

我的第一反应大概会是:

因为 GPT 很强。

但今天重新思考之后,我发现,这可能并不是产品经理应该首先回答的问题。

产品经理真正应该问的是:

它到底解决了用户什么问题?


我意识到,我以前一直站在公司的角度思考产品。

以前我总觉得。

做产品之前。

首先应该明确公司的目标。

市场需求是什么。

产品能够创造什么价值。

这些当然重要。

但今天我发现。

如果站在 AI Product Manager 的角度。

第一个问题其实应该变成:

用户今天最痛苦的一件事情是什么?

不是:

为什么做。

而是:

为什么用户需要它。

这个区别,看起来很小。

实际上完全改变了我的思考方式。


ChatGPT 真正消灭的,不是搜索。

而是摩擦(Friction)。

以前如果我要了解一个陌生领域。

我的流程大概是这样。

Google 搜索。

打开十几个网页。

阅读。

整理。

总结。

得到答案。

而现在。

我的流程变成了:

打开 ChatGPT。

输入问题。

得到答案。

突然发现。

ChatGPT 真正改变的。

不是聊天。

而是:

把一件原本需要很多步骤才能完成的事情,变成了一次对话。

今天我学到了一个特别喜欢的词。

Friction(摩擦)。

很多优秀的 AI 产品。

其实不是创造新的需求。

而是在不断消灭用户完成任务过程中的摩擦。

以后分析 AI 产品。

我都会先问自己一句:

它到底帮用户省掉了哪一步?


为什么 ChatGPT 首页只有一个输入框?

以前我一直觉得。

这是极简设计。

像 Apple 一样。

简单。

高级。

不会打扰用户。

但今天我意识到。

真正重要的原因可能不是设计。

而是产品策略。

ChatGPT 刚出现的时候。

没人知道大家会拿它干什么。

有人写代码。

有人写论文。

有人学英语。

有人写小说。

有人做旅行规划。

如果首页直接写:

AI 写作。

AI 翻译。

AI 编程。

反而是在告诉用户:

你只能这么用。

而一个输入框。

意味着:

你可以拿它做任何事情。

用户自己探索出来的使用场景。

往往比产品经理想出来的更多。

这也是我第一次意识到。

AI Native 产品。

很多时候不是设计用户路径。

而是给用户留下探索空间。


为什么 ChatGPT 一开始免费?

以前我觉得答案很简单。

免费。

降低门槛。

培养用户习惯。

等用户形成依赖。

再升级订阅。

今天我发现。

还有另外一种解释。

免费。

其实是在获取真实世界的数据。

每天几千万次提问。

其实都在告诉 OpenAI:

用户真正需要什么。

哪些场景出现得最多。

哪些回答效果不好。

哪些能力值得继续投入。

也就是说。

免费不仅是在获得用户。

也是在获得产品方向。


如果每天有一千万人都在问:

“帮我写简历。” 应该怎么办?

我第一反应是:

既优化 Prompt。

也开发一个 Resume Mode。

后来我发现。

这其实暴露了一个自己以前的习惯。

总想一次把事情做好。

但是 AI 创业公司的思路可能完全不同。

如果今天。

只优化 Prompt。

就已经可以解决 80% 的问题。

为什么要马上投入开发一个新功能?

真正值得做的顺序可能是:

先验证。

再产品化。

先证明用户真的需要。

再投入更多资源。

这一点。

我觉得特别像创业。

资源永远有限。

所以。

不是所有正确的事情。

都应该同时做。


今天最大的收获

今天没有学习任何模型。

也没有写任何 Prompt。

但我感觉自己的产品思维发生了一点变化。

以前分析一个 AI 产品。

我会关注:

它用了哪个模型?

参数有多大?

是不是 Agent?

今天开始。

我更想先回答四个问题:

第一。

用户真正想完成的任务是什么?

第二。

AI 消灭了哪一步摩擦?

第三。

这个产品为什么选择现在这样的交互方式?

第四。

如果资源有限。

我应该先验证什么?


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